The D-KEFS Trails as performance validity tests.
Notice bibliographique
Résumé
This study was designed to examine the potential of the Delis-Kaplan Executive System (D-KEFS) version of the Trail Making Test (TMT) as a performance validity test (PVT). Data were collected from a mixed clinical sample of 157 consecutively referred outpatients (49% male, MAge = 47.1, MEducation = 13.6) undergoing neuropsychological assessment at an academic medical center in the northeastern United States. Sensitivity and specificity of the D-KEFS Trails to psychometrically defined invalid responding was calculated across various cutoffs and criterion PVTs. The D-KEFS Trails produced classification accuracy comparable to the original version of the TMT, hovering around the "Larrabee limit" (.50 sensitivity at .90 specificity). Different cutoffs (age-corrected scaled score ≤5 on Trails 1-3, ≤4 on Trails 4 and ≤8 on Trails 5) were needed to achieve the same classification accuracy across the five trials. Combining multiple cutoffs improved the signal detection performance. The study provides preliminary evidence of the utility of D-KEFS Trails as a PVT. Embedded PVTs are valuable, because they make a multivariate approach to validity assessment feasible. Combining validity indicators is superior to relying on single cutoffs. (PsycINFO Database Record
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».